トランスダクティブSVM (transductive support vector machine; TSVM)

トランスダクティブ学習を目的としたSVMトランスダクティブ学習という名前とともに基本文献で示される.

以下は文献1による手法.

  • スラック変数の係数は3種類:訓練用事例用の \(C\),正と負に分類しているテスト用事例の \(C^\ast_{+}\) と \(C^\ast_{-}\).テスト集合中の正事例の数も指定する.
  • 最初に訓練事例だけを用いて識別超平面を決め, \(C^\ast_{+}\) と \(C^\ast_{-}\) は小さな値に設定しておく.
  • 外側のループは,\(C^\ast_{+}\) と \(C^\ast_{-}\) の係数を増やしながら識別超平面を更新.
  • 内側のループは,スラック変数が正になっているテスト事例で,現在,正と負のラベルが付けられているテスト事例の対を見つけ,それらのラベルを入れ替える. その後識別超平面を更新.

-- しましま

関連項目

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:11:26 (2490d)